股票预测怎么设立训练集和验证集__

一、spss二元逻辑回归的时不用区分训练集和测试集吗?

可以区分的，而且建议尽量要区分但是有的时候也不会这么严谨的

二、R 语言 如何随机将数据集分成训练集和预测集

train_sub <；
- sample(nrow(data)，0.7*nrow(data))##随机无回放抽取train_set <；
- data[train_sub，]test_set <；
- data[-train_sub，]##可以这样来划分，把data改成你自己的数据名称就可以了

三、你好！我在利用BP神经网络时，我的训练集和预测集的误差都还可以，只是测试集的误差很大，怎么解决？

展开全部这肯定是出现了过拟合了，你可以做一下改进。
1.处理一下数据集，也就是说重新划分训练集和测试集2.换一个误差检验函数3.调整一下隐节点个数4.控制学习次数

四、如何构建训练集和测试集 成什么比例

分开训练集、测试集然后，对训练集寻优，构建好决策函数然后用测试集验证准确率，达到满足需要准确率后，就可以拿新数据分类啦~

五、keras 如何保存训练集与验证集正确率的差最小那次epoch的网络及权重

1、我认为模型是用训练数据集训练出来的，然后用验证数据集来验证就可以看出是否过度拟合 我这里是SAS9.4中文版的，使用“简单随机”抽样方法，该方法使得两个数据集没有交集，能够更好验证是否过度拟合 一种方法是比较ROC值，如果训练的比验证的。

六、我想做雪球软件上的评论数据挖掘，应该怎么做啊?训练集是什么意思

首先你得能抓取雪球上的评论数据，或者从雪球购买训练集是机器学习用的，就是有个样本，比如：这只股票太好了  ，这句话评价是好再有类似的话出现，那么评价也是好

七、

八、怎样预测股票

1、股票价格的预测要综合考虑多种因素，比如公司的基本面、日K线、周K线、月K线、成交量、各种技术指标等等。
股票买了就涨是许多人梦寐以求的事情，其实，盘中判断股价会不会拉升并不是“可‘想’不可求”的事情，是通过长期看盘、操盘实践可以达到或者部分达到的境界。
其中一个重要方法是“结合技术形态研判量能变化”，尤其是研判有无增量资金。
2、股票预测公式和方法是：如果当天量能盘中预测结果明显大于上一天的量能，增量达到一倍以上，出现增量资金的可能性较大。
股票预测首先要预测全天可能出现的成交量。
公式是(240分钟÷前市9：30分到看盘时为止的分钟数)×已有成交量(成交股数)。
使用这个公式时要注意：（1）往往时间越是靠前，离开9：30分越近，越是偏大于当天的实际成交量。
（2）一般采用前15分钟、30分钟、45分钟等三个时段的成交量来预测全天的成交量。
过早则失真，因为开盘不久成交偏大偏密集；
过晚则失去了预测的意义。

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